Pesquisadores da Universidade de Waterloo desenvolveram um novo método para programar a radioterapia que pode ser significativamente mais eficaz em matar células cancerígenas do que os regimes de tratamento tradicionais. Esta nova abordagem tem em conta o fato de os tumores serem compostos por vários tipos de células, incluindo células estaminais cancerígenas, que são particularmente resistentes à radiação.

O câncer é um grupo de doenças caracterizadas pelo crescimento descontrolado e disseminação de células anormais no corpo. Existem muitos tipos de câncer, cada um com seu próprio conjunto de sintomas e opções de tratamento. Alguns tipos comuns de câncer incluem câncer de mama, câncer de pulmão e câncer de cólon. O câncer pode ser tratado com uma variedade de métodos, incluindo quimioterapia, radioterapia, cirurgia e terapias direcionadas.

Muitos estudos anteriores sobre como otimizar os esquemas de tratamento com radiação assumiram que todas as células cancerígenas são as mesmas, mas esse novo método é responsável pela natureza heterogênea dos tumores e pode levar a melhores resultados para os pacientes. Os pesquisadores estimam que esse novo método pode ser até 22% mais eficaz em matar células cancerígenas.

“O problema com qualquer cálculo envolvendo câncer é que é muito difícil obter valores exatos porque as coisas variam de tipo de câncer para tipo de câncer, paciente para paciente, até mesmo dentro do tumor”, disse Cameron Meaney, Ph.D. candidato em Matemática Aplicada em Waterloo e o principal pesquisador do estudo.

Este novo algoritmo pode generalizar as diferentes resistências à radiação de células-tronco e células não-tronco, permitindo que os médicos prevejam como um tumor responderá ao tratamento antes de coletar dados exatos sobre o câncer de um indivíduo.

O modelo tem limitações, explicou Meaney, pois os tumores contêm muito mais do que dois tipos de células. O que ele faz, no entanto, é fornecer aos pesquisadores clínicos um melhor ponto de partida para a pesquisa de tratamento.

“Os resultados do algoritmo são importantes porque lançam luz sobre a ideia de que a heterogeneidade nos tumores é importante para o planejamento do tratamento”, disse Meaney.

O próximo passo que os pesquisadores esperam ver é uma aplicação de seu algoritmo a estudos clínicos: o cronograma de terapia sugerido superará as práticas de agendamento existentes em um teste de laboratório?

Referência: “Otimização temporal da radioterapia para populações heterogêneas de tumores e células-tronco cancerígenas” por Cameron Meaney, Mohammad Kohandel e Arian Novruzi, 13 de outubro de 2022, Journal of Mathematical Biology .

Fonte: Scitechdily